هوش مصنوعی

هنگامی که کلمه هوش مصنوعی یا AI را می شنویم، ذهن ها به سمت روبات ها و صحبت کردن با کامپیوتر ها می رود ، موضوعی که همین الان هم در برخی کشور ها کاملا عادی شده است. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت سینمایی هالیوود آمریکایی ها، در تولید و دیگر زمینه های کسب و کار دیگر به مراحل پیشرفته ای رسیده است؛ دستگاه های هوشمند یا روبات ها می توانند به طور موثر فرآیندهای انسانی را  به صورت هوشمند و خودکار انجان دهند؛ اما وقتی که هوش مصنوعی به کمک نرم افزارهای کسب و کار می آید، نرم افزارهایی که  ما هر روز در محل کار استفاده می کنیم، با توجه به ریسک های آن می تواند کمی دلهره آور باشد اما به همان اندازه قدرتمند است.

Tom McKeown مدیر عامل و بنیان گذار  TrenData که به عنوان یک فروشنده محصول نرم افزاری بیش از ۳۰ سال در این زمینه فعالیت می کند می گوید : ” من دائما در حال ارتقاء زمین آسانسور خود هستم”، او در این بیانیه توضیح می دهد که نرم افزارش چه ویژگی هایی را می تواند در دو دقیقه یا کمتر ارائه دهد. بهترین توصیف برای کسب و کار یا ERP (برنامه ریزی منابع سازمانی سازمانی) برنامه هایی است که می تواند به طور موثر فرآیندهای دستی را به صورت هوشمند و خودکار کند.
یک نرم افزار پیشرفته ممکن است نوعی نرم افزار استخدام باشد که جایگزین فعالیت های تکراری جمع آوری رزومه و جابجایی نامزدهای شغلی از طریق روند استخدام می شود.

شکست اتوماسیون

بزرگترین مشکل با فرایندی که هوشمند شده است زمانی است که آن یک پروسه بد باشد. فرایند دستی مانند یک فرآیند یک فردی است که به سمت دیوار در حال قدم زدن است، اما فرایند های خودکار مانند فردی  است که به سمت دیوار با سرعت در حال رانندگی است. بدیهی است که باید فرد را در مسیر درست حرکت دهیم. در یک فرایند ساخته شده به صورت دستی، این مشکلات با چندین تحلیل قابل اصلاح است ولی با توجه به گزارش های یک تحلیلگر سیستم می توان پروسه های هوشمند را سریع تر و مقرون به صرفه تر مدیریت کرد.

هوش مصنوعی وارد می شود 

این جایی است که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین آموزشی می توانند قدرت نمایی کنند. این تکنولوژی ها توانایی برنامه های کاربردی نرم افزاری را برای اصلاح پردازش های بد در داخل برنامه را فراهم می کنند. اگر سناریوی خوبی بر روی یک پلت فرم مبتنی بر هوش مصنوعی اجرا شود، پس از چندین بار اجرای سناریو، سیستم فرایند را بهینه سازی کرده و با آن سازگار می شود.

یکی دیگر از قدرت های یادگیری ماشین ، توانایی مدل سازی سناریوها را بر اساس داده های موجود است. با استفاده از داده های موجود، یک پلت فرم هوش مصنوعی می تواند جمع آوری و ارزش گذاری نقاط کلیدی داده را به طور خودکار انجام دهد.
عواملی مانند جبران خسارت، زمان در موقعیت مشابه، تعادل کار و زندگی، استرس فیزیکی و ذهنی می توانند به یک سیستم برای ارائه شاخص نگهداری برای مشخص کردن رفتارهای احتمالی افراد در مواقع مختلف، برنامه ریزی شود.

پردازش زبان طبیعی

یکی از آخرین کاربردی های هوش مصنوعی در حوزه نرم افزارهای کسب و کار ، پردازش زبان طبیعی (NLP) است. این جایی است که به جای جستجو در از منوهای پیچیده، کاربران سیستم می توانند به اطلاعات یا بخش برنامه ای که نیاز دارند، با تایپ کردن یک دستور به شیوه ای که آنها آن را صحبت می کنند، دسترسی پیدا کنند. دقیقا شبیه تایپ کردن یک سوال در گوگل یا هر مرورگر دیگر، پاسخ یا رتبه بندی پاسخ ها نشان داده می شود. همانطور که در سایر سناریوهای هوش مصنوعی ذکر شده است، سیستم با هر پرس و جو در سیستم، هدف ، دقت ، شباهت ها و بسیاری از عوامل دیگر، را بررسی خواهد کرد.

بنابراین، فکر نکنیم زمانی که شرکت ما با راه حل های مبتنی بر هوش مصنوعی سرمایه گذاری می کند، ناگهان یک ترانسفورماتور در دفتر ما وجود دارد. بیشتر احتمال دارد که نرم افزاری که استفاده می کنیم هر زمان که استفاده می شود، دقیق تر، کارآمد تر و کاربر پسند تر شود. بنابراین ما آینده ای را با اشتباهات کم تر که هزینه و زمان را بهینه سازی می کند پیش رو خواهیم داشت.